Semantic Graph Engineer

• Experiencia práctica con Stardog (o un triplestore RDF/base de datos de grafos empresarial comparable)
• Sólido conocimiento de los grafos virtuales de Stardog y experiencia conectando fuentes de datos externas/relacionales a un grafo de conocimiento sin una replicación completa de datos
• Experiencia práctica creando y manteniendo mapeos SMS (Stardog Mapping Syntax)
• Sólida experiencia en ingeniería de datos: construcción y operación de pipelines de datos, ETL/ELT e integración de datos
• Buen conocimiento de los conceptos de gestión de ontologías, incluyendo RDF y OWL
• Comodidad trabajando con SPARQL y optimización de consultas de grafos
• Persona independiente y fiable, capaz de asumir la responsabilidad de temas técnicos e impulsarlos
• Pragmático/a, centrado/a en lo que funciona en entornos de producción reales en lugar de en la perfección teórica
• Organizado/a, documentando tu trabajo de forma clara y digital para que otros puedan entenderlo y reutilizarlo
• Comodidad en el uso de herramientas de IA, aplicándolas de forma reflexiva para mejorar la productividad sin una dependencia excesiva

Aportas una sólida experiencia práctica con Stardog y la ingeniería de datos, un conocimiento profundo de los conceptos de gestión de ontologías (RDF/OWL) y una mentalidad de ingeniería pragmática. La experiencia con Databricks, o en el sector de IT para ciencias de la vida y entornos regulados, es un plus y se considerará una gran ventaja.

• Experiencia con Azure Stack: ADLSv2, ADF, AKS, etc.
• Experiencia con Databricks (ingeniería de datos basada en Spark, Delta Lake, notebooks)
• Experiencia en IT para Ciencias de la Vida, especialmente en entornos regulados (por ejemplo, GxP, sistemas validados, requisitos de trazabilidad de datos)

Inglés fluido, tanto escrito como hablado. Otros idiomas son un plus (especialmente el español)

• Modelo de trabajo híbrido y horario flexible que se adaptaría tanto a noctámbulos como a madrugadores.
• 25 días de vacaciones al año.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Oportunidades de desarrollo profesional y la oportunidad de dar forma al futuro de la empresa. 
• Una cultura centrada en el empleado, inspirada directamente en el feedback de los trabajadores: tu voz se escucha y se fomenta tu perspectiva.
• Diferentes programas de formación para apoyar tu desarrollo personal y profesional.
• Trabajar en una empresa internacional de rápido crecimiento.
• Ambiente agradable y equipo de gestión colaborativo.

Esta es una oportunidad para estar a la vanguardia de la revolución de los datos semánticos en las ciencias de la vida, construyendo la infraestructura de grafos que transforma datos complejos en conocimiento accionable. Trabajarás con tecnología de grafos de última generación y contribuirás a proyectos de gran impacto que aceleran el descubrimiento, la innovación y, de forma indirecta, apoyan mejores resultados para los pacientes de todo el mundo. ¡Solicita ahora para unirte a nuestro equipo innovador y ayudar a dar forma al futuro de los grafos de conocimiento en las ciencias de la vida!

Graph Engineer

Buscamos un Graph Engineer con experiencia práctica (principalmente utilizando Stardog) para diseñar, construir y operar soluciones de grafos de conocimiento que transformen datos complejos y aislados en un activo conectado y consultable para nuestros clientes de ciencias de la vida. En este puesto, trabajarás estrechamente con el equipo de Knowledge Management y los interlocutores de los clientes para traducir modelos de datos y preguntas de negocio en una infraestructura de grafos robusta y de nivel de producción.

Actuando como especialista técnico tanto interna como externamente, construirás y mantendrás grafos de conocimiento basados en Stardog, integrarás diversas fuentes de datos a través de modernos pipelines de ingeniería de datos y asegurarás que las ontologías y los modelos de datos que sustentan nuestros grafos sean sólidos, escalables y mantenibles.

• Diseñar, construir, desplegar y operar grafos de conocimiento en Stardog, incluyendo el modelado de datos, grafos virtuales y la configuración de razonamiento
• Crear y mantener grafos virtuales de Stardog, conectando fuentes de datos relacionales y externas al grafo de conocimiento sin replicación física
• Diseñar, escribir y mantener mapeos SMS (Stardog Mapping Syntax) para traducir esquemas de origen a RDF, garantizando la precisión, el rendimiento y la mantenibilidad
• Escribir y optimizar consultas SPARQL y herramientas específicas de Stardog (Stardog Studio, CLI, APIs) para la carga, validación y resolución de problemas de datos
• Configurar y mantener los ajustes de seguridad, rendimiento y escalabilidad de Stardog para cargas de trabajo de producción
• Monitorizar, ajustar y solucionar problemas de rendimiento de la base de datos de grafos en las capas de ingesta, razonamiento y consulta
• Diseñar e implementar pipelines de datos para ingerir, transformar y mapear datos de origen (relacionales, de documentos, basados en archivos) en estructuras de grafos RDF
• Construir y mantener procesos ETL/ELT, incluyendo definiciones de mapeo de origen a destino, controles de calidad de datos y pruebas automatizadas
• Integrar el grafo de conocimiento con sistemas upstream y downstream, APIs y capas de analítica
• Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software: control de versiones, entrega consciente de CI/CD, documentación y revisión de código
• Aplicar conceptos de gestión de ontologías (RDF, RDFS, OWL) para implementar y mantener modelos de datos diseñados en colaboración con ontólogos y partes interesadas del negocio
• Apoyar el versionado de ontologías, la validación (por ejemplo, SHACL) y la alineación entre fuentes de datos
• Contribuir a la documentación de modelos de datos, mapeos y arquitectura de grafos para que otros puedan entender, reutilizar y construir sobre el trabajo realizado

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